大数据专业培养内容的主题分析及对图情档学科的启示

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[目的 /意义]在大数据浪潮和“新文科”背景下,中国图情档学科的人才培养范式亟需改革.与此同时,大数据相关专业的建设方兴未艾,对于图情档学科的人才培养新范式建设具有借鉴意义.[方法/过程]采用一种时序主题网络模型及计算方法;通过搜集、处理、统计、分析259所高等院校的大数据专业培养方案文本,在时间维度上进行主题挖掘,总结归纳数据科学课程的层次;分析图情档学科主干知识与大数据专业的联系,并给出适合图情档学科的数据科学课程建议.[结果/结论]结果表明,所采用的时序主题网络模型方法能够较好地契合大数据专业的人才培养范式发展分析,可以成为研究学科主题的一种方法.此外,还给出面向图情档学科的数据科学类课程建议,可供图情档学科的人才培养参考.
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[目的 /意义]作为一类面向学科领域科技情报需求、针对全文本关键语义计量分析、旨在实现情报自动化到知识自动化实践应用的探索研究,本文基于语义标注和机器学习等技术,在前期研究从知识元共现视角探测研究前沿演进机理基础上,进一步提出一种基于知识元变异的研究前沿知识演进分析方法.[方法/过程]利用Word2vec词嵌入模型将知识元表示为词向量,通过计算知识元向量的欧几里得距离,利用K-means聚类方法识别具有相似语义语用关联的知识元簇集,计算历时簇集内各知识元TF-IDF值,对变异后知识元重要程度的突发变化结果
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